Erkennung und Lokalisierung drahtloser Spoofing-Angriffe

Drahtlose Netzwerke sind anfällig für Spoofing-Angriffe, die viele andere Angriffsformen auf die Netzwerke ermöglichen. Obwohl die Identität eines Knotens durch kryptografische Authentifizierung verifiziert werden kann, ist eine Authentifizierung nicht immer möglich, da sie ein Schlüsselmanagement und zusätzliche infrastrukturelle Überhead erfordert. In diesem Papier schlagen wir eine Methode zur Erkennung von Spoofing-Angriffen sowie zur Lokalisierung der Positionen der Angreifer vor, die die Angriffe durchführen. Zuerst schlagen wir einen Angriffs-Detektor für drahtloses Spoofing vor, der die K-means-Clusteranalyse nutzt. Anschließend beschreiben wir, wie wir unseren Angriffs-Detektor in ein Echtzeit-Innenlokalisierungssystem integriert haben, das auch in der Lage ist, die Positionen der Angreifer zu lokalisieren. Wir zeigen dann, dass die Positionen der Angreifer entweder mit area-basierten oder punktbasierten Lokalisierungsalgorithmen mit denselben relativen Fehlern wie im Normalfall lokalisiert werden können. Wir haben unsere Methoden durch Experimente sowohl mit einem 802.11 (WiFi)-Netzwerk als auch mit einem 802.15.4 (ZigBee)-Netzwerk evaluiert. Unsere Ergebnisse zeigen, dass es möglich ist, drahtloses Spoofing mit sowohl einer hohen Erkennungsrate als auch einer niedrigen Falsch-Positive-Rate zu erkennen, wodurch starke Beweise für die Wirksamkeit des K-means-Spoofing-Detektors sowie des Angriffs-Lokalisierers erbracht werden.